为方便博主平时查阅翻看,有一些都是在不同的地方摘抄拼接,读书笔记罢了,大家想参考可以参考
传送门:
- 机器学习:基本概念-标签、特征、样本、模型、回归与分类
- 机器学习-基本概念-线型回归
- 机器学习-从神经元到深度学习
- Python-MNIST机器学习入门
- Python-Tensorflow基础(一)-创建图,创建会话
- Python-Tensorflow基础(二)变量 Fetch Feed 使用
- Python-Tensorflow基础(三)-线性回归与非线性回归示例
- Python-Tensorflow-MNIST手写识别
- Python-Tensorflow-二次代价函数、交叉熵、对数似然代价函数、交叉熵应用
- Python-Tensorflow-过拟合优化、dropout
- Python-Tensorflow-优化器
- python-手写数字识别改进+TensorBoard(TensorFlow可视化)
- TensorFlow-CNN卷积神经网络
- Python-Tensorflow-循环神经网络
- TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
- caffe框架的理解
- caffe框架训练cifar10图像分类识别
- caffe制作并训练自己的数据集